day13题目:、、
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今日知识点:数组、双指针、二分,难度为简单、中等、困难
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给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1
和 nums2
,另有两个整数 m
和 n
,分别表示 nums1
和 nums2
中的元素数目。
请你 合并 nums2
**到 nums1
中,使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。
注意: 最终,合并后数组不应由函数返回,而是存储在数组 nums1
中。为了应对这种情况,nums1
的初始长度为 m + n
,其中前 m
个元素表示应合并的元素,后 n
个元素为 0
,应忽略。nums2
的长度为 n
。
示例 1:
输入: nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
输出: [1,2,2,3,5,6]
解释: 需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6] 。
合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ,其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。
示例 2:
输入: nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
输出: [1]
解释: 需要合并 [1] 和 [] 。
合并结果是 [1] 。
示例 3:
输入: nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1
输出: [1]
解释: 需要合并的数组是 [] 和 [1] 。
合并结果是 [1] 。
注意,因为 m = 0 ,所以 nums1 中没有元素。nums1 中仅存的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。
提示:
-109 <= nums1[i], nums2[j] <= 109
进阶: 你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n)
的算法解决此问题吗?
思路
显而易见的双指针
设 i
、j
分别指向nums1
、nums2
最后一个元素,k
指向合并后下标
let [i, j, k] = [m-1, n-1, m+n-1];
比较 nums1[i]
和 nums2[j]
,谁大就将谁放至 nums1[k]
将其对应 i
或 j
前移
while(i >= 0 && j >= 0) {
if(nums1[i] >= nums2[j]) {
nums1[k--] = nums1[i];
--i;
} else {
nums1[k--] = nums2[j];
--j;
}
}
需注意的是当一轮循环结束后仍有 j >= 0
说明 nums2
中仍有元素未被合并,这个时候直接将其放入 nums1
即可
while(j >= 0) {
nums1[k--] = nums2[j];
--j;
}
代码
/**
* @param {number[]} nums1
* @param {number} m
* @param {number[]} nums2
* @param {number}
* @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
*/
var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
let [i, j, k] = [m-1, n-1, m+n-1];
while(i >= 0 && j >= 0) {
if(nums1[i] >= nums2[j]) {
nums1[k--] = nums1[i];
--i;
} else {
nums1[k--] = nums2[j];
--j;
}
}
while(j >= 0) {
nums1[k--] = nums2[j];
--j;
}
return nums1;
};
整数数组的一个 排列 就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。
例如,arr = [1,2,3]
,以下这些都可以视作 arr
的排列:[1,2,3]
、[1,3,2]
、[3,1,2]
、[2,3,1]
。
整数数组的 下一个排列 是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地,如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中,那么数组的 下一个排列 就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。如果不存在下一个更大的排列,那么这个数组必须重排为字典序最小的排列(即,其元素按升序排列)。
例如,arr = [1,2,3]
的下一个排列是 [1,3,2]
。
类似地,arr = [2,3,1]
的下一个排列是 [3,1,2]
。
而 arr = [3,2,1]
的下一个排列是 [1,2,3]
,因为 [3,2,1]
不存在一个字典序更大的排列。
给你一个整数数组 nums
,找出 nums
的下一个排列。
示例 1:
输入: nums = [1,2,3]
输出: [1,3,2]
示例 2:
输入: nums = [3,2,1]
输出: [1,2,3]
示例 3:
输入: nums = [1,1,5]
输出: [1,5,1]
提示:
思路
不讲武德版:调algorithm库里的全排列函数捏
class Solution {
public:
void nextPermutation(vector<int>& nums) {
next_permutation(nums.begin(), nums.end());
}
};
首先,下一个排列总是比当前排列要 大,除非该排列已经是最大的排列。所以我们需要找到一个 大于当前序列 的新序列,且 变大的幅度 尽可能 小。具体地有:
将一个左边的 较小数 与一个右边的 较大数 交换,以能够让当前排列变大,从而得到下一个排列
同时这个 较小数 需要尽量 靠右,而 较大数 需要尽可能 小
交换完成后,较大数右边的数 需要 按照升序重新排列吗,这样可以在保证新排列大于原来排列的情况下,使变大的幅度尽可能小。 具体地,我们这样描述该算法,对于长度为 n 的排列 a:
首先从后向前查找第一个顺序对 (i,i+1)
,满足 a[i] < a[i+1]
。这样 较小数 即为 a[i]
。此时 [i+1,n)
必然是下降序列。
如果找到了顺序对,那么在区间 [i+1,n)
中 从后向前 查找第一个元素 j
,满足 a[i] < a[j]
。这样 较大数 即为 a[j]
。
交换 a[i]
与 a[j]
,此时可以证明区间 [i+1,n)
必为 降序。
接使用 双指针 反转区间 [i+1,n)
使其 变为升序。
代码
/**
* @param {number[]} nums
* @return {void} Do not return anything, modify nums in-place instead.
*/
var nextPermutation = function(nums) {
let len = nums.length;
let i = len-2;
while(i >= 0 && nums[i] >= nums[i+1]) --i;
if(i >= 0) {
let j = len-1;
while(j >= 0 && nums[i] >= nums[j]) --j;
[nums[i], nums[j]] = [nums[j], nums[i]]; // 交换
}
var reverseList = function(nums, s, e) {
if(s >= e) return nums;
while(s <= e) {
[nums[s], nums[e]] = [nums[e], nums[s]];
++s,--e;
}
return nums;
}
return reverseList(nums, i+1, len-1);
};
给定两个大小分别为 m
和 n
的正序(从小到大)数组 nums1
和 nums2
。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。
算法的时间复杂度应该为 O(log (m+n))
。
示例 1:
输入: nums1 = [1,3], nums2 = [2]
输出: 2.00000
解释: 合并数组 = [1,2,3] ,中位数 2
示例 2:
输入: nums1 = [1,2], nums2 = [3,4]
输出: 2.50000
解释: 合并数组 = [1,2,3,4] ,中位数 (2 + 3) / 2 = 2.5
提示:
-106 <= nums1[i], nums2[i] <= 106
思路
let len = m+n;
if(len%2 == 0) {
return (nums1[len/2]+nums1[(len/2)-1])/2;
} else return nums1[(len-1)/2];
代码
思路一
/**
* @param {number[]} nums1
* @param {number[]} nums2
* @return {number}
*/
var findMedianSortedArrays = function(nums1, nums2) {
let [m, n] = [nums1.length, nums2.length];
nums1 = nums1.concat(new Array(n).fill(0));
let [i, j, k] = [m-1, n-1, m+n-1];
while(i >= 0 && j >= 0) {
if(nums1[i] >= nums2[j]) {
nums1[k--] = nums1[i];
--i;
} else {
nums1[k--] = nums2[j];
--j;
}
}
while(j >= 0) {
nums1[k--] = nums2[j];
--j;
}
let len = m+n;
if(len%2 == 0) {
return (nums1[len/2]+nums1[(len/2)-1])/2;
} else return nums1[(len-1)/2];
};